Evaluating forest resilience to global threats using functional response traits and network properties
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem functions provided by forests are threatened by direct and indirect effects of global change drivers such as climate warming land-use change, biological invasions, and shifting natural disturbance regimes. To develop resilience-based forest management, new tools and methods are needed to quantitatively estimate forest resilience to management and future natural disturbances. We propose a multidimensional evaluation of ecological resilience based on species functional response traits (e.g., functional response diversity and functional redundancy) and network properties of forested patches (e.g., connectivity, modularity, and centrality). Using a fragmented rural landscape in temperate south-eastern Canada as a reference landscape, we apply our multidimensional approach to evaluate two alternative management strategies at three levels of intensity: (1) functional enrichment of current forest patches and (2) multi-species plantations in previously non-forested patches. Within each management strategy, planted species are selected to maximize functional diversity, drought tolerance, or pest resistance. We further compare how ecological resilience under these alternative management strategies responds to three simulated disturbances: drought, pest outbreak, and timber harvesting. We found that both management strategies enhance resilience at the landscape scale by increasing functional response diversity and connectivity. Specifically, when the less functionally diverse patches are prioritized for management, functional enrichment is more effective than the establishment of new multi-species plantations in increasing resilience. In addition, randomly allocated multi-species plantations increased connectivity more than those allocated in riparian areas. Our results show that across various management strategies, planting species to enhance biodiversity led to the highest increase in functional response diversity while planting pest-resistant species led to the highest increase in landscape connectivity. Planting biodiversity-enhancing species (i.e., species that maximize functional diversity) mitigated drought effects equally well as planting with drought-tolerant species. Our multidimensional approach facilitates the characterization at the landscape scale of forest resilience to disturbances using both functional diversity and network properties while accounting for the importance of response traits to future disturbances. The simulation approach we used can be applied to forest landscapes across different biomes for the evaluation and comparison of forest management initiatives to enhance resilience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».